优化MongoDB存储可以从多个方面入手，以下是一些关键策略：
1. 数据模型设计
- 合理设计文档结构：避免嵌套过深，尽量保持扁平化。
- 使用引用：对于关联数据，可以使用ObjectId进行引用，而不是嵌入整个文档。
- 分片：对于大型数据集，考虑使用分片来水平扩展。
2. 索引优化
- 创建合适的索引：根据查询模式创建索引，避免全表扫描。
- 复合索引：对于多字段查询，使用复合索引可以提高效率。
- 索引维护：定期重建索引，删除不再使用的索引。
3. 查询优化
- 限制返回字段：使用
projection限制返回的字段，减少数据传输量。
- 分页查询：对于大数据集，使用分页查询可以减少内存消耗。
- 避免全表扫描：确保查询条件能够利用索引。
4. 内存管理
- 增加工作内存：适当增加MongoDB的工作内存（
wiredTigerCacheSizeGB），以提高缓存命中率。
- 使用SSD：SSD可以显著提高I/O性能。
5. 数据压缩
- 启用数据压缩：MongoDB支持多种压缩算法，如Snappy、zlib等，可以减少存储空间。
6. 数据归档
- 定期归档旧数据：将不再需要的数据归档到其他存储系统中，如Hadoop或Amazon S3。
7. 监控和调优
- 使用MongoDB自带的监控工具：如MongoDB Atlas、MongoDB Ops Manager等。
- 分析慢查询日志：找出性能瓶颈并进行优化。
8. 备份和恢复
- 定期备份：确保数据的安全性。
- 测试恢复过程：定期测试备份数据的恢复过程，确保备份的有效性。
9. 硬件优化
- 增加CPU和内存：根据负载情况增加硬件资源。
- 使用RAID：提高数据读写性能和可靠性。
10. 配置优化
- 调整MongoDB配置文件：根据实际需求调整
mongod.conf中的参数，如journal、oplogSizeMB等。
示例：创建索引
db.collection.createIndex({ "field1": 1, "field2": -1 });
示例：分片配置
sh.enableSharding("databaseName");
sh.shardCollection("databaseName.collectionName", { "shardKey": 1 });
通过上述策略，可以有效地优化MongoDB的存储和性能。根据具体的应用场景和需求，选择合适的优化方法。
